import torch
from IPython import display
from d2l import torch as d2l
from torch import nn
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取训练和测试数据集
batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

#初始化模型参数，原始数据集中的每个样本都是28×28的图像。本节将展平每个图像，把它们看作长度为784的向量
num_inputs = 784
num_outputs = 10
# 用正态分布初始化我们的权重W，偏置初始化为0
W = torch.normal(0, 0.01, size=(num_inputs, num_outputs), requires_grad=True)
b = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)

# 定义softmax操作
# 回顾之前的求和保持梯度不变的操作
X = torch.Tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
X.sum(0, keepdim=True), X.sum(1, keepdim=True)
# softmax操作：1、先求exp，接着求和（按列求，因为每一行表示一个样本），最后每一特征除以和即可
def softmax(X):
    X_exp = torch.exp(X)
    partition = X_exp.sum(1, keepdim=True)
    return X_exp / partition # 广播机制应用恰好完成每一项的除以标准化
# 测试定义的softmax函数是否准确(在数学上看起来是正确的，但我们在代码实现中有点草率。矩阵中的非常大或非常小的元素可 能造成数值上溢或下溢)
X = torch.normal(0, 1, (2, 5))
softmax(X), softmax(X).sum(1)  # 结果可看出：每个元素变成一个非负数，并且总和为1

# 定义模型，数据传递到模型之前，我们使用reshape函数将每张原始图像展平为向量：使用reshape(-1, n)，这样可以展成n维向量
def net(X):
    return softmax(torch.matmul(X.reshape(-1, W.shape[0]), W) + b)

# 定义损失函数，，交叉熵采用真实标签的预测概率的负对数似然。这里我们不使用Python的for循环迭代预测（这往 往是低效的），而是通过一个运算符选择所有元素
# 在这里创建一个数据样本y_hat，其中包含2个样本 在3个类别的预测概率，以及它们对应的标签y。有了y，我们知道在第一个样本中，第一类是正确的预测；而 在第二个样本中，第三类是正确的预测
y = torch.tensor([0, 2]) # 这是一个二维向量
y1 = torch.tensor([[0, 2]]) # 注意区分数据形状，这是1*2的矩阵
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])
y_hat[[0, 1], y] # 这个运算可以直接遍历输出两行对应的标签y的概率！！！
def cross_entropy(y_hat, y):
    # return - torch.log(y_hat[len(y_hat), y]) # len可以自动循环遍历所有的行，但此时为2，超出数组下标1，所以前面加range
    return  - torch.log(y_hat[range(len(y_hat)), y])
cross_entropy(y_hat, y) # 测试结果
len(y_hat.shape), y_hat.shape[1]

# 分类精度，使用argmax获得每行中最大元素的索引来获得预测类别
def accuracy(y_hat, y):
    if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1:
        y_hat = y_hat.argmax(axis=1) #axis=1获取列值最大的数字索引
    cmp = y_hat.type(y.dtype) == y # 运算符"=="对数据类型很敏感，因此我们将y_hat的数据类型转换为与y的数据类型一致
    return float(cmp.type(y.dtype).sum()) / len(y)
accuracy(y_hat, y) # 测试函数结果，0.5准确

# 拓展，对于任意数据迭代器data_iter可访问的数据集，我们可以评估在任意模型net的精度
def evaluate_accuracy(net, data_iter):
    # 计算在指定数据集上模型的精度
    if isinstance(net, torch.nn.Module): # isinstance()是内置函数，用来检查对象是否为指定类型的实例，参数1是对象，参数2是类型
        net.eval() # 将模型设置为评估模式
    metric = Accumulator(2) # 自定义的函数，2表示包含两个变量：准确预测数和预测总数
    with torch.no_grad():
        for X, y in data_iter:
            metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel())
    return metric[0] / metric[1]
# 定义Accumulator的函数
class Accumulator: #@save
# """在n个变量上累加"""
    def __init__(self, n):
        self.data = [0.0] * n
    def add(self, *args):
        self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]
    def reset(self):
        self.data = [0.0] * len(self.data)
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]
# 测试编写的精准度计算函数
evaluate_accuracy(net, test_iter)

# 训练模型的一个迭代周期
def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater):
    # 将模型设置为训练模式
    if isinstance(net, nn.Module):
        net.train()
    # 训练损失总和，训练准确度总和，样本数
    metric = Accumulator(3)
    for X, y in train_iter:
        # 计算梯度并更新参数
        y_hat = net(X)
        l = loss(y_hat, y)
        if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer):
        # 使用pytorch的内置函数
            updater.zero_grad()
            l.mean().backward()
            updater.step()
        else:
        # 使用定制的优化器和损失函数
            l.sum().backward()
            updater(X.shape[0])
        metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel())
    # 返回训练损失函数和训练精度
    return metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]

# 定义一个在动画中绘制数据的实用程序类Animator，它能够简化本书其余部分的代码
class Animator: #@save
    """在动画中绘制数据"""
    def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None,
                 xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'),
                 nrows=1, ncols=1, figsize=(3.5, 2.5)):
    # 增量地绘制多条线
        if legend is None:
            legend = []
        d2l.use_svg_display()
        self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)
        if nrows * ncols == 1:
            self.axes = [self.axes, ]
        # 使用lambda函数捕获参数
        self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim,
            xscale, yscale, legend)
        self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts
    def add(self, x, y):
    # 向图表中添加多个数据点
        if not hasattr(y, "__len__"):
            y = [y]
        n = len(y)
        if not hasattr(x, "__len__"):
            x = [x] * n
        if not self.X:
            self.X = [[] for _ in range(n)]
        if not self.Y:
            self.Y = [[] for _ in range(n)]
        for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)):
            if a is not None and b is not None:
                self.X[i].append(a)
                self.Y[i].append(b)
            self.axes[0].cla()
        for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts):
            self.axes[0].plot(x, y, fmt)
        self.config_axes()
        display.display(self.fig)
        display.clear_output(wait=True)

# 实现完整的训练函数，输出训练损失和测试精度
def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater):
    animator = Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0.3, 0.9],
                        legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
    for epoch in range(num_epochs):
        train_metrics = train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater)
        test_acc = accuracy(net, test_iter)
        animator.add(epoch + 1, train_metrics + (test_acc,))
    train_loss, train_acc = train_metrics
    assert train_loss < 0.5, train_loss
    assert train_acc <= 1 and train_acc >= 0.7, train_acc
    assert test_acc <= 1 and test_acc >= 0.7, test_acc

# 定义优化器
lr = 0.1
def updater(batch_size):
    return d2l.sgd([W, b], lr, batch_size)
num_epochs = 10
train_ch3(net, train_iter, test_iter, cross_entropy, num_epochs, updater)

# 使用训练好的模型进行预测
def predict_ch3(net, test_iter, n=6): #@save
# """预测标签（定义见第3章）"""
    for X, y in test_iter:
        break
    trues = d2l.get_fashion_mnist_labels(y)
    preds = d2l.get_fashion_mnist_labels(net(X).argmax(axis=1))
    titles = [true +'\n' + pred for true, pred in zip(trues, preds)]
    d2l.show_images( X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n, titles=titles[0:n])
predict_ch3(net, test_iter)
d2l.plt.show()
